La IA generativa es una forma de inteligencia artificial capaz de generar contenido a partir del entrenamiento con patrones de datos complejos.
Esta tecnología utiliza el aprendizaje automático para crear imágenes, texto, vídeos, código y mucho más.
Estas IA también tienen la capacidad de ir más allá del aprendizaje inicial, ofreciendo la capacidad de evolucionar por sí mismas a través de las interacciones con los usuarios.
Si te interesa comprender mejor qué es la IA generativa, consulta nuestro artículo.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial capaz de crear nuevos contenidos e ideas, como historias, conversaciones, vídeos, imágenes y música.
Estas tecnologías buscan simular la inteligencia humana en tareas informáticas no tradicionales, como la traducción, el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
La IA generativa se ha considerado el siguiente paso en la evolución de la IA y puede entrenarse para aprender idiomas, lenguajes de programación, química, biología, replicar arte o cualquier otra materia compleja.
Esta tecnología es capaz de hacer todo esto porque utiliza datos de entrenamiento para resolver nuevos problemas.
¿Cuál es la importancia de la IA generativa?
Las aplicaciones que utilizan esta tecnología como base pueden ayudar a proporcionar nuevas experiencias y aplicaciones, ofreciendo niveles de productividad cada vez mayores.
Una IA que popularizó este término fue ChatGPT, que ofrece numerosas funcionalidades al usuario final de forma sencilla y fácil de usar.
Para comprender mejor la importancia de esta tecnología, consulte los principales beneficios de la IA generativa a continuación.
Optimiza la investigación
La IA generativa es capaz de explorar y analizar datos complejos de nuevas maneras.
Esto permite a los investigadores centrarse en la interpretación de los datos y comprender nuevos patrones y tendencias que de otro modo no serían evidentes.
Los algoritmos de IA también pueden ayudar a resumir el contenido de forma práctica, definir diversas vías para una solución, ofrecer puntos de partida y crear documentación de investigación a partir de anotaciones.
Mejora la experiencia del cliente.
La IA generativa se puede utilizar en la atención al cliente respondiendo a conversaciones con personas. Esto permite un flujo de trabajo personalizado con el cliente, utilizando la automatización para clasificar las llamadas más frecuentes.
De esta manera, solo las solicitudes más complejas se reenviarán a agentes humanos que tendrán tiempo para concentrarse en estas demandas.
Optimización de Procesos de Negocio
El aprendizaje automático y los recursos de IA permiten optimizar los procesos de negocio en todas las áreas.
Algunos ejemplos de su aplicación son:
- Extracción y análisis de datos para funciones de investigación
- Evaluación y optimización de escenarios para reducir costos en las áreas de finanzas, marketing y logística
- Generación de datos sintéticos etiquetados para aprendizaje supervisado y otros procesos de aprendizaje automático
Aumento de la productividad de los empleados
La IA Generativa permite un mayor flujo de trabajo de los empleados al actuar como asistentes eficientes en todos los niveles de la organización.
La tecnología se puede aplicar en diversas áreas, desde la investigación hasta la creación.
A continuación, se presentan algunas maneras en que la IA puede optimizar la productividad:
- Generar guiones de ventas, textos, correos electrónicos y contenido de blogs para marketing
- Asistir a la gerencia con informes, resúmenes y proyecciones
- Ofrecer sugerencias de código a los desarrolladores
- Asistir en tareas creativas con la creación de prototipos basados en entradas y restricciones
¿Qué es la IA Generativa? ¿Cómo funciona esta tecnología?
La IA Generativa puede funcionar con modelos básicos y modelos de lenguaje extenso.
Modelos Básicos
Los modelos básicos son modelos de aprendizaje automático entrenados con una variedad de datos generalizados y sin etiquetar, lo que les permite realizar diversos tipos de tareas generales.
La idea es que estos modelos utilicen patrones y relaciones aprendidos de los datos para predecir el siguiente elemento de una secuencia.
Una aplicación práctica es la generación de imágenes, donde los modelos pueden analizar una imagen y crear versiones más nítidas para comprender mejor lo que se presenta.
Esto también se puede aplicar al texto, buscando predecir la siguiente palabra basándose en palabras anteriores.
Modelos de Lenguaje Extenso
Los modelos de lenguaje extenso se centran en tareas basadas en el lenguaje, como la generación de texto, la conversación abierta, la clasificación y la extracción de información.
La principal diferencia con esta opción es la capacidad de realizar múltiples tareas. Esto es posible porque los modelos tienen muchos parámetros que les permiten aprender conceptos avanzados.
Principales ejemplos de IA generativa
Ahora que entiendes qué es la IA generativa, conoce algunas de las principales plataformas que han popularizado este concepto:
- ChatGPT: ofrece respuestas e interpretación inteligentes, funcionando como un chatbot y realizando consultas en su propia base de datos.
- Gemini: utiliza la base de datos para realizar consultas, reproduciendo respuestas inteligentes basadas en la información disponible en el motor de búsqueda.
- Bing AI: utiliza datos de Bing para interpretar mensajes y responder de forma inteligente.
